Kail
Организатор
Проверенный
Организатор
- Регистрация
- 09.04.2020
- Сообщения
- 353 752
- Реакции
- 32 503
- Монеты
- 1 191
- Оплачено
- 0
- Баллы
- 0
- #SkladchinaVip
- #1
Алгоритмический тренинг. Решения практических задач на Python и С++ [Максим Иванов]
- Ссылка на картинку
Описание:
Опираясь на богатый соревновательный и эвристический опыт, автор предлагает оригинальные реализации классических алгоритмов Computer Science на языках Python и C++. Особое внимание уделено математическим и геометрическим алгоритмам, графовым алгоритмам, структурам данных (в особенности различным деревьям), комбинаторике и работе со строками. Книга поможет заложить и расширить алгоритмическую подготовку, познакомит с эффективными решениями вычислительных задач, а для обучающихся станет настольной. Поможет подготовиться к экзаменам, сертификации, олимпиадам по программированию.
Алгоритмы и структуры данных — основа профессиональной подготовки программиста. В библиотеке профессионала найдутся многотомные неустаревающие труды по этой теме. Но, чтобы выйти за рамки академической Computer Science и перейти к реальной практике, алгоритмы нужно быстро подбирать и применять. Автор этой книги работал над ней более 10 лет, опираясь на свой богатый опыт олимпиадного и спортивного программирования.
В книге собраны варианты реализации и применения важнейших алгоритмов в условиях быстрого принятия решений — что незаменимо на собеседованиях и конференциях. Также книга может быть полезна для подготовки к экзаменам, олимпиадам и соревнованиям по программированию. Но в большей степени она позиционируется как настольная книга для начинающих программистов, желающих быстро и интересно приобрести качественную алгоритмическую подготовку — и претендовать на достойное предложение о работе. Реализации всех алгоритмов даны на двух языках — Python и С++.
Максим Иванов - профессионально занимается системным программированием, долгое время увлекается изучением Windows API, подробно исследовал ядро Windows. Несколько лет участвовал в олимпиадах по программированию, серебряный призёр чемпионата мира 2011 г. в составе команды Саратовского государственного университета.
Опираясь на богатый соревновательный и эвристический опыт, автор предлагает оригинальные реализации классических алгоритмов Computer Science на языках Python и C++. Особое внимание уделено математическим и геометрическим алгоритмам, графовым алгоритмам, структурам данных (в особенности различным деревьям), комбинаторике и работе со строками. Книга поможет заложить и расширить алгоритмическую подготовку, познакомит с эффективными решениями вычислительных задач, а для обучающихся станет настольной. Поможет подготовиться к экзаменам, сертификации, олимпиадам по программированию.
Алгоритмы и структуры данных — основа профессиональной подготовки программиста. В библиотеке профессионала найдутся многотомные неустаревающие труды по этой теме. Но, чтобы выйти за рамки академической Computer Science и перейти к реальной практике, алгоритмы нужно быстро подбирать и применять. Автор этой книги работал над ней более 10 лет, опираясь на свой богатый опыт олимпиадного и спортивного программирования.
В книге собраны варианты реализации и применения важнейших алгоритмов в условиях быстрого принятия решений — что незаменимо на собеседованиях и конференциях. Также книга может быть полезна для подготовки к экзаменам, олимпиадам и соревнованиям по программированию. Но в большей степени она позиционируется как настольная книга для начинающих программистов, желающих быстро и интересно приобрести качественную алгоритмическую подготовку — и претендовать на достойное предложение о работе. Реализации всех алгоритмов даны на двух языках — Python и С++.
Максим Иванов - профессионально занимается системным программированием, долгое время увлекается изучением Windows API, подробно исследовал ядро Windows. Несколько лет участвовал в олимпиадах по программированию, серебряный призёр чемпионата мира 2011 г. в составе команды Саратовского государственного университета.
- Кол-во стр: 416
- Формат: скан PDF
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый авторский контент.